人工智能模型可早期识别精神障碍风险 华西专家一项 研究在柳叶刀子刊发表

　　原标题：人工智能模型可早期识别精神障碍风险 华西专家一项 研究在柳叶刀子刊发表

　　利用人工智能模型，可早期识别以精神分裂症、抑郁症、焦虑症等为代表的精神障碍风险。华西专家团队与国内高端医疗AI企业联影智能的这项 合作研究成果在柳叶刀子刊发表，研究显示，该技术成果可令精神障碍高危人群通过临床脑部影像扫描检查，从更精准的人工智能技术中获益。

　　时代飞速更迭，人类精神危机正逐步走向台前。《世界卫生精神报告》显示，全球范围内，每八个人里就有一人可能罹患精神障碍，而在每年约80,000起自杀事件里，精神障碍患者占据了其中绝大部分的数量。它们不仅给个体带来了沉重的痛苦和折磨，也给全球带来了严重的疾病负担。

　　近日，由四川大学华西医院发起，联合四川大学生物治疗国家重点实验室、联影智能、绵阳市第三人民医院、自贡市第五人民医院和美国辛辛那提大学，在《柳叶刀》子刊《eBioMedicine》(影响因子：11.205)发表了题为"Detecting individuals with severe mental illness using artificial intelligence applied to magnetic resonance imaging"的 研究成果。该研究所开发的人工智能模型可早期筛查精神障碍高危人群患病风险。论文第一作者为吕粟教授团队张文静博士后。

　　华西-联影智能研究成果登柳叶刀子刊

　　由患者常规检查影像数据训练而成，数据集规模为世界最大

　　现阶段，精神障碍主要包括抑郁症、焦虑症、精神分裂症、双相情感障碍等。而真正从精神健康到发病的过程十分缓慢，且大部分精神障碍患者从首次发病到接受治疗之间往往也存在一定时间延迟，准确识别精神障碍人群并进行早期干预是一大临床痛点。

　　然而，此前针对该方向所开发的人工智能模型所采用的影像数据往往对影像扫描设备性能要求较高，且扫描耗时长、成本高昂，在临床应用上有所限制。另外，前期研究的样本量较小，大多数研究纳入的受试者均未过千，尚未出现一种样本足够多、能够适用于临床辅助诊断的人工智能模型，去有效识别这些藏匿于大脑深处的精神障碍风险。

　　聚焦临床、深入临床。华西专家团队以临床脑部磁共振成像为切入点，开展了一项人工智能模型研究，利用大规模临床影像数据，构建了针对严重精神疾病(包括抑郁症、精神分裂症、焦虑症等)的机器学习模型，可有效识别严重精神障碍高危人群，助力精神健康早期筛查。

　　论文研究框架

　　该研究建立了基于华西医院精神卫生中心精神科的14915名严重精神疾病患者和4538名健康参与者影像数据构成的训练数据集，并基于绵阳市第三人民医院的290名患者和310名健康参与者的临床影像数据中完成了验证分析。值得一提的是，该研究的训练数据集是迄今为止最大规模的精神障碍样本。

　　验证结果显示，该模型在成功鉴别严重精神疾病患者和健康对照组个体方面和其他模型表现相当，同时该模型的泛化能力要显著强于其他类似的人工智能模型。这意味着该模型针对不同扫描条件、不同扫描设备下的临床影像数据的识别更为稳定、优异，将在不同医院及不同磁共振影像扫描设备上具备广阔应用空间。

　　有效排除主观因素干扰，AI评估准确性高于量表自测62%

　　现阶段，针对精神障碍的诊断和治疗评估主要依赖临床症状，一定程度上受医患双方主观因素的影响。因此，针对精神障碍的临床诊疗迫切需求一种客观的生物学表征以进行准确高效的指导。

　　那么基于客观影像数据通过AI的方式早期识别精神障碍，与临床传统的量表评估、结构式访谈等方式相比，有何优势?

　　为进一步验证该模型在现实环境中检测精神疾病风险的实际效用，研究同时招募了148名医学生作为被试。(临床研究表明，由于医学教育的高压力环境影响，医学生人群的焦虑和抑郁的发病率相对较高。)验证结果显示，该人工智能模型更好地模拟了临床医生的诊断结果，其敏感性要显著高于医学生群体自我评估的患病风险(84% vs 22%)。

　　这也证明了该模型能够较为早期的预测被试者潜在的患病风险，并有效排除被试者在自我评估患病风险时的主观因素干扰，进一步佐证该项技术成果在临床转化中的高可能性，后续或将有效帮助早期识别和干预严重精神疾病的高危人群。

　　张文静博士指出，"该研究成果具有较大临床应用前景，未来有望对包括精神疾病患者家属、留守老年人群、高压学生群体等患病潜在高危人群开展基于头部磁共振检查的精神健康早期筛查，以便医生尽早给予早期干预治疗，避免后续进一步发展成为确定疾病。"

　　"精神影像学"临床转化应用之一，助力精神疾患诊疗

　　值得一提的是，本研究是在新兴交叉学科"精神影像学"领域一大重要临床转化应用成果。"精神影像学"是四川大学华西医院龚启勇教授和吕粟教授基于团队近二十年的研究成果所提出的影像学的新分支，是一个医学、心理与脑认知科学、神经科学、理工、化学及计算机等多学科交叉的新型学科领域，其主要目的是以影像学手段来客观、定量地分析人脑活动机制。

　　精神影像学的出现，填补了影像学领域对脑活动和精神障碍研究的空白，为心理学的发展开辟了一条新的途径，相关理论基础也发表于影像学顶刊《Radiology 》。四川大学华西精神影像团队正持续致力于精神影像的临床转化，以揭示患者和高危人群的特异性脑影像靶点，用于疾病的发病预测，个体化治疗，临床预后评估等。

　　吕粟教授强调，近年来，做好新时代心理健康和精神卫生工作已上升至国家战略，精神疾病为我国带来的社会负担不容忽视。"此次开发的基于磁共振影像的严重精神疾病筛查模型实用、高效，适用于临床场景，将有效助力医生提升诊断效率与精准度，以实现严重精神疾病的早期识别，未来也将有望为患者实施更有针对性的干预手段。"

　　今年2月，由四川大学华西医院、山东第一医科大学脑科学与类脑研究院倡导发起，联合国内128家医疗机构及联影共同成立了中国精神影像联盟(Chinese Association of Psychoradiology，CAP)。联盟旨在以精神影像研究为纽带，通过资源共享、专家互动、成员互助，共同推进中国精神影像的高质量均衡发展，提升精神影像的总体水平和国际影响力。

　　"本次研究是产、学、研、医协同创新的成功实践。作为中国精神影像联盟中的产业力量，联影智能将继续以人工智能技术助力精神影像学科前沿创新，共同攻克生命健康难题。"联影智能研究院院长石峰博士指出。

　　吕粟教授同步强调，"本研究是华西医院在精神影像学科成果转化之路的重要起点。作为一种新兴交叉学科，精神影像学科目前还是星星之火，华西医院作为中国精神影像联盟的发起单位，希望能为精神影像学科原创性技术转化建立优质平台，共同推进一批富有学术影响力的成果。"


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